Il suo template dei dati di gestione del magazzino

Questo attributo descrive una singola fase del processo di gestione del magazzino, come 'Merci prelevate dallo stoccaggio' o 'Spedizione inviata'. Ogni attività rappresenta un evento aziendale distinto registrato nel sistema, associato a uno specifico timestamp.

L'analisi delle attività è il cuore del Process Mining. Consente di costruire la mappa del processo, mostrando come fluisce realmente il lavoro nel magazzino. Ciò aiuta a identificare colli di bottiglia, cicli di rielaborazione e deviazioni dalle procedure operative standard.

Definisce le fasi del processo, costituendo la base della mappa e consentendo l'analisi di flussi, varianti e colli di bottiglia.

Tabelle di log degli eventi o delle transazioni in Körber WMS. Spesso derivati da codici transazione o descrizioni di cambio stato.

L'ordine di magazzino è l'identificativo centrale che raggruppa tutte le attività e gli eventi relativi a una specifica richiesta logistica, come un ricevimento in entrata o una spedizione in uscita. Consente il tracciamento end-to-end del ciclo di vita di un ordine all'interno del magazzino, dalla sua creazione fino alla spedizione finale o all'annullamento.

Nel Process Mining, l'analisi per ordine di magazzino consente di visualizzare l'intero flusso di processo per ogni ordine. Questo aiuta a identificare percorsi comuni, deviazioni, colli di bottiglia e il tempo di ciclo complessivo per diversi tipi di ordini, ad esempio quelli standard rispetto a quelli espressi.

Questo è il Case ID essenziale che collega tutti gli eventi correlati, consentendo un'analisi completa ed end-to-end del processo di gestione del magazzino per ogni specifico ordine.

Questo identificativo si trova solitamente nelle tabelle principali di gestione degli ordini all'interno di Körber WMS. Consulti la documentazione di Körber WMS per i nomi specifici di tabelle e campi, come le intestazioni degli ordini.

L'Event Time è il timestamp associato a ogni attività, che segna l'istante esatto in cui è avvenuta. Questo dato è fondamentale per calcolare durate, tempi di ciclo e attese tra i vari passaggi.

Nell'analisi dei processi, questo attributo serve a ordinare gli eventi cronologicamente e costruire il flusso. È essenziale per le dashboard di performance e per calcolare KPI come il "Tempo di ciclo medio end-to-end".

Questo timestamp è fondamentale per ordinare gli eventi, calcolare tutte le metriche basate sul tempo come i tempi di ciclo e di attesa, e comprendere le performance del processo.

Presente in tutte le tabelle di transazione e log eventi di Körber WMS, solitamente con nomi come 'CreationDate', 'Timestamp' o 'EventDateTime'.

Questo attributo identifica il sistema di origine dei dati dell'evento, che in questo caso è 'Körber WMS'. In ambienti con più sistemi integrati, questo campo aiuta a differenziare le fonti di dati e a tracciarne l'origine.

Per l'analisi, fornisce il contesto, specialmente quando si combinano dati da più sistemi. Aiuta a garantire la qualità dei dati e può essere utilizzato per filtrare l'analisi alle attività di un sistema specifico.

Fornisce un contesto cruciale sull'origine dei dati, garantendo chiarezza e tracciabilità, specialmente in ambienti con più sistemi interconnessi.

Si tratta solitamente di un valore statico aggiunto durante il processo di estrazione dei dati per identificare il sistema sorgente.

Questo attributo specifica la data e l'ora dell'estrazione o dell'aggiornamento dei dati più recente. Fornisce un contesto sulla freschezza dei dati analizzati, garantendo che gli utenti siano consapevoli di quanto sia aggiornata la vista del processo.

Nei dashboard e nei report, questa informazione è vitale per la trasparenza. Aiuta gli utenti a capire se stanno guardando dati in tempo reale, giornalieri o settimanali, il che influisce sul processo decisionale.

Informa gli utenti sull'aggiornamento dei dati, fondamentale per prendere decisioni di business accurate e rilevanti basate sull'analisi.

Questo valore viene generato e registrato dalla pipeline di dati o dallo strumento ETL alla fine di ogni ciclo di aggiornamento dei dati.

Questo attributo identifica l'addetto al magazzino o l'utente del sistema responsabile dell'esecuzione di una specifica attività, come il picking, l'imballaggio o il putaway. In alcuni casi può anche riferirsi a un sistema automatizzato o a un bot.

Questa dimensione è fondamentale per l'analisi delle performance delle risorse. Aiuta a comprendere la distribuzione del carico di lavoro, identificando i dipendenti più produttivi e individuando le persone che potrebbero necessitare di ulteriore formazione. È la base per il dashboard 'Utilizzo delle risorse e carico di lavoro' e per il KPI 'Produttività per operatore'.

Consente l'analisi delle performance del personale e della distribuzione del carico di lavoro, aiutando a identificare necessità di formazione ed eccellenze operative.

Si trova nelle tabelle di log delle transazioni dove sono registrate le azioni utente. Cercare campi come 'UserID', 'UserName' o 'OperatorID'.

Il livello di priorità è una classificazione assegnata a un ordine di magazzino per dettarne l'urgenza di gestione. Ad esempio, un ordine potrebbe essere contrassegnato come 'Espresso' o 'Priorità alta', indicando che dovrebbe essere elaborato prima degli ordini standard.

Questo attributo è essenziale per il dashboard 'Analisi degli ordini espressi' e per il KPI '% spedizioni espresse'. Aiuta a comprendere l'impatto degli ordini urgenti sulle operazioni complessive del magazzino, i relativi costi e se i loro tempi di elaborazione siano effettivamente più rapidi rispetto agli ordini standard.

Aiuta ad analizzare la gestione degli ordini urgenti, la loro frequenza e il loro impatto sulle performance e sui costi totali di processo.

Presente nei dati di testata dell'ordine. Cercare campi come 'Priority', 'Urgency' o indicatori del livello di servizio di spedizione.

La Quantità Effettiva è il numero di unità fisicamente contate, prelevate, imballate o ricevute. Viene registrata al completamento del task e può differire dalla "Quantità Pianificata" per ammanchi, danni o errori umani.

Il confronto tra questo attributo e la "Quantità Pianificata" è fondamentale per la Dashboard sulla salute dell'inventario. Le discrepanze sono indicatori diretti di fallimenti di processo o imprecisioni dei dati che richiedono indagini.

Fornisce la prova reale di ciò che è stato fisicamente gestito, rendendolo essenziale per calcolare i tassi di discrepanza e garantire l'accuratezza dell'inventario.

Si trova nei record di conferma transazione o completamento task. I campi possono includere 'ActualQty', 'ConfirmedQuantity' o 'PickedQuantity'.

Lo SKU del prodotto è l'identificativo unico per uno specifico prodotto o materiale coinvolto nell'ordine di magazzino. Un ordine può contenere uno o più SKU.

L'analisi per SKU aiuta a capire se certi prodotti hanno processi di gestione più complessi o problematici. Ad esempio, si potrebbe scoprire che gli articoli fragili hanno tempi di imballaggio più lunghi o che certi SKU sono spesso associati a discrepanze nel picking. Ciò può informare modifiche alla strategia di stoccaggio o alle procedure di gestione.

Consente l'analisi delle performance di processo per specifici prodotti, rivelando se certi articoli causano ritardi o errori particolari.

Si trova nelle tabelle delle righe d'ordine. I nomi comuni includono 'SKU', 'MaterialNumber' o 'ItemCode'.

Questo attributo specifica l'attrezzatura per la movimentazione dei materiali (MHE) o la tecnologia utilizzata durante un'attività di magazzino. Potrebbe trattarsi di un carrello elevatore specifico, un transpallet, uno scanner portatile o un veicolo a guida automatica (AGV).

L'analisi per attrezzatura aiuta a comprendere l'utilizzo delle risorse, le esigenze di manutenzione e l'impatto dei diversi tipi di attrezzature sull'efficienza delle attività. È una dimensione chiave per il dashboard 'Utilizzo delle risorse e carico di lavoro', consentendo una visione olistica sia delle risorse umane che di quelle meccaniche.

Consente l'analisi dell'utilizzo delle attrezzature e del loro impatto sui task, aiutando a ottimizzare la gestione della flotta e identificare colli di bottiglia legati ai macchinari.

Consultare la documentazione Körber WMS. Questi dati possono essere registrati nei record di esecuzione dei task, specialmente se gli operatori accedono a macchinari specifici.

Questa è la data di completamento o spedizione target per un ordine in uscita, spesso dettata dalle aspettative dei clienti o dagli accordi sul livello di servizio (SLA). Funge da scadenza principale rispetto alla quale vengono misurate le performance effettive.

Questa data è fondamentale per il dashboard 'Analisi degli ordini espressi'. Il confronto tra la 'Data di completamento richiesta' e la 'Data di completamento effettiva' (il timestamp dell'attività 'Spedizione inviata' o 'Ordine di magazzino completato') aiuta a determinarne la puntualità e a identificare gli ordini che rischiano di essere in ritardo.

Fornisce la base per misurare le performance in termini di puntualità e il rispetto degli accordi sul livello di servizio (SLA), evidenziando gli ordini potenzialmente in ritardo.

Presente nella tabella testata dell'ordine. I nomi comuni includono 'RequiredDeliveryDate', 'RequestedShipDate' o 'SLA'.

Questa metrica rappresenta il tempo di elaborazione per un singolo evento, calcolato come differenza tra l'ora di fine e l'ora di inizio. Se un'ora di fine non è disponibile, può essere dedotta dal tempo trascorso tra eventi consecutivi.

L'analisi della durata dell'attività è fondamentale per individuare quali compiti specifici stiano consumando più tempo nel processo complessivo. Viene utilizzata in dashboard come 'Utilizzo delle risorse e carico di lavoro' per comprendere lo sforzo per attività ed è essenziale per calcolare KPI come il 'Tempo medio di ispezione qualità'.

Misura direttamente il tempo dedicato ai singoli task, aiutando a identificare le fasi più lunghe e inefficienti del processo di magazzino.

Viene solitamente calcolato durante la trasformazione dei dati sottraendo il timestamp di inizio da quello di fine di un'attività.

Il Warehouse ID specifica l'ubicazione fisica o la struttura in cui viene elaborato l'ordine di magazzino. Per le organizzazioni con più centri di distribuzione, questa è una dimensione chiave per l'analisi.

Questo attributo consente di confrontare le performance tra i diversi siti. Ad esempio, è possibile confrontare il 'Tempo medio del ciclo end-to-end dell'ordine' tra il Magazzino A e il Magazzino B per identificare le best practice o i problemi operativi specifici di una sede.

Consente il confronto delle prestazioni e il benchmarking tra diversi siti fisici, evidenziando problemi specifici di determinate strutture.

Questa informazione è solitamente disponibile nelle tabelle di intestazione dell'ordine o di configurazione del sito. Potrebbe essere rappresentata come 'Plant', 'Site' o 'LocationCode'.

L'ora di fine rappresenta il timestamp di completamento di un'attività. Mentre la StartTime (EventTime) segna l'inizio, l'ora di fine ne segna la conclusione, consentendo il calcolo diretto della durata di quella singola attività. Non tutti gli eventi hanno un'ora di fine distinta; per molti si usa la StartTime dell'evento successivo per dedurre la durata del precedente.

Questo attributo è estremamente prezioso per calcolare accuratamente il tempo di elaborazione delle singole attività. Ad esempio, viene utilizzato per determinare il "Tempo medio di ispezione qualità" misurando il tempo dall'inizio alla fine dell'ispezione.

Consente il calcolo preciso dei tempi di elaborazione delle singole attività, fondamentale per identificare task inefficienti e blocchi di risorse.

Consultare la documentazione Körber WMS. Potrebbe trovarsi nelle tabelle delle transazioni insieme all'orario di inizio o nelle tabelle di cronologia stati.

Questo è un attributo booleano derivato che è vero se la 'Quantità effettiva' differisce dalla 'Quantità pianificata' per qualsiasi attività relativa al picking. Serve come semplice indicatore di un errore di picking o di un problema di inventario per una specifica attività.

Questo flag semplifica l'analisi consentendo agli utenti di filtrare rapidamente tutti gli ordini che hanno subito una discrepanza nel picking. Viene utilizzato per calcolare il KPI 'Tasso di discrepanza del picking' e contribuisce ad alimentare il dashboard 'Salute e accuratezza dei processi di inventario' evidenziando specifici punti di errore.

Fornisce un indicatore binario chiaro degli errori di picking, semplificando l'analisi necessaria per identificare e quantificare i problemi di accuratezza dell'inventario.

Calcolato durante la trasformazione dei dati. La logica è: IF (ActualQuantity != PlannedQuantity) THEN true ELSE false per le attività di picking pertinenti.

La quantità pianificata rappresenta il numero target di unità per una determinata attività, come specificato nell'ordine di magazzino. Ad esempio, se un ordine richiede il prelievo di 10 unità di uno specifico SKU, la quantità pianificata per quell'attività di picking è 10.

Questo attributo è fondamentale per identificare le discrepanze rispetto alla "Quantità effettiva". È un input chiave per calcolare i KPI relativi al tasso di discrepanza nel picking e nell'inventario, vitali per mantenere l'accuratezza dello stock.

Funge da base per misurare l'accuratezza in attività come il picking e il ricevimento, consentendo di rilevare discrepanze nell'inventario.

Disponibile nelle tabelle dei task o delle righe d'ordine. Cercare campi come 'OrderQuantity', 'PlannedQty' o 'ExpectedQuantity'.

Lo stato SLA è un attributo calcolato che categorizza ogni ordine in base alla sua puntualità rispetto alla 'RequestedCompletionDate'. Può assumere valori come 'In tempo', 'In ritardo' o 'In corso'.

Questo attributo fornisce una visione immediata delle performance del livello di servizio. Consente di filtrare e analizzare rapidamente tutti gli ordini in ritardo per comprenderne le cause principali, come specifici colli di bottiglia o problemi di risorse. È un elemento fondamentale per qualsiasi analisi focalizzata sulla soddisfazione del cliente e sull'affidabilità operativa.

Misura direttamente l'aderenza agli SLA, consentendo di identificare facilmente gli ordini in ritardo e analizzarne le cause radice.

Questo viene calcolato nel livello di trasformazione dei dati confrontando il timestamp dell'evento 'Ordine di magazzino completato' con la 'RequestedCompletionDate'.

Il Cycle Time è una metrica che misura il tempo totale trascorso per un caso, dal primo evento ("Creazione ordine") all'ultimo ("Ordine completato"). Rappresenta il tempo di elaborazione end-to-end.

È un KPI fondamentale nel Process Mining per rispondere alla domanda: "Quanto tempo ci vuole?". È la metrica centrale per la dashboard sui tempi di ciclo e per il KPI "Tempo di ciclo medio", usato per monitorare la salute dei processi e individuare gli ordini che richiedono tempi insolitamente lunghi.

Questo è un KPI critico che misura l'efficienza complessiva del processo di magazzino, influenzando direttamente la soddisfazione del cliente e i costi operativi.

Questa metrica viene calcolata nello strumento di Process Mining prendendo la differenza tra il timestamp dell'ultimo evento e del primo evento per ogni ordine di magazzino.

Il tipo di ordine definisce lo scopo aziendale dell'ordine di magazzino. I tipi comuni includono spedizioni ai clienti (in uscita), ricevimenti dai fornitori (in entrata), trasferimenti di stock tra ubicazioni del magazzino (interni) o resi.

Questo è un attributo potente per il filtraggio e l'analisi comparativa. Consente di analizzare e confrontare i flussi di processo e le performance per diversi tipi di operazioni logistiche, ad esempio per vedere se il processo in entrata è più o meno efficiente di quello in uscita.

Consente di segmentare l'analisi in base allo scopo dell'ordine, rivelando differenze di performance tra processi in entrata, in uscita o trasferimenti interni.

In genere si trova nella tabella di intestazione dell'ordine in Körber WMS. Cerchi un campo denominato 'OrderType', 'TransactionType' o simile.

Questo attributo identifica la coordinata fisica all'interno del magazzino, come uno scaffale, un ripiano o un'ubicazione. È rilevante per attività come 'Merci messe a dimora nello stoccaggio' e 'Merci prelevate dallo stoccaggio'.

Questi dati vengono utilizzati nel dashboard 'Efficienza del putaway e utilizzo delle ubicazioni' per analizzare i tempi di percorrenza, l'utilizzo delle ubicazioni e l'efficacia delle strategie di stoccaggio. Ad esempio, può aiutare a determinare se gli articoli ad alta rotazione sono stoccati in ubicazioni facilmente accessibili per ridurre al minimo il tempo di picking.

Aiuta a ottimizzare il layout del magazzino e la strategia di stoccaggio analizzando i tempi di percorrenza e l'efficienza dei task per ubicazioni specifiche.

Si trova nelle tabelle master di inventario, task o ubicazioni. Cercare campi come 'BinCode', 'LocationID' o 'StorageBin'.

Il vettore è il fornitore di logistica di terze parti (ad es. FedEx, UPS, DHL) responsabile del trasporto delle merci dal magazzino alla destinazione finale. Viene in genere assegnato durante la fase di pianificazione della spedizione o di invio.

L'analisi per vettore può rivelare differenze di performance tra i partner di spedizione. Ad esempio, può aiutare a identificare se certi vettori sono associati a tempi di staging più lunghi o a ritardi più frequenti, fornendo dati preziosi per la selezione e la negoziazione dei contratti con i vettori.

Consente l'analisi delle prestazioni dei diversi partner di spedizione, aiutando a ottimizzare la logistica e l'affidabilità delle consegne.

Si trova nelle tabelle di spedizione o pianificazione trasporti di Körber WMS. Cercare campi come 'CarrierCode', 'ShippingAgent' o 'SCAC'.